摘要：当英伟达在封装层用 SiC 中介层降温，斯坦福团队却选择从晶体管内部铺上“金刚石毯”。

当英伟达在封装层用 SiC 中介层降温，斯坦福团队却选择从晶体管内部铺上“金刚石毯”。

两条路径，一场关于热的系统级革命。

当生成式 AI 把算力需求推向前所未有的极限，热，正在成为整个半导体体系最难以忽视的现实。

过去几个月，一则关于“英伟达计划在新一代 GPU 封装中导入碳化硅（SiC）中介层”的行业传闻，引发了广泛关注。

据台湾媒体报道，英伟达 Rubin 处理器的开发蓝图中，为了应对不断攀升的功率密度与散热负载，台积电正牵头研发以 SiC 替代传统硅中介层（Silicon Interposer）的新封装结构，目标是在 2027 年前完成导入。

消息源还透露，日本 DISCO 正开发针对 SiC 晶圆的激光切割设备，而多家碳化硅材料厂（包括格棋化合物半导体、天科合达等）已启动 12 英寸 SiC 中介层的联合验证。

对行业而言，这意味着封装层的导热路径，正在从硅的 150 W/m·K，跃升到碳化硅的 400–490 W/m·K 区间。

更高的热导率、更小的体积、更高的可靠性——SiC 中介层被视为未来 2.5D/3D 封装的潜在“关键解法”。

然而，当产业界的焦点仍集中在封装与材料供应链时，另一条完全不同的路线，正在从学术界悄然展开：

不是从外部降温，而是从芯片内部开始“摊热”。

当散热成为“瓶颈中的瓶颈”

在过去二十年间，晶体管密度的提升让摩尔定律几乎走到了物理边界。

在纳米级通道中，电子以吉赫兹速度穿行，所释放的能量转化为热——这正是我们手中笔记本与手机发烫的根源。

这种热量若无法及时扩散，就会在局部累积成“热点”，温度比芯片其他区域高出数十摄氏度。

过热迫使系统降低主频，以防止退化或失效。

在高性能计算领域，这种情况尤为严重。

例如最新的 NVIDIA B300 GPU 服务器功耗已接近 15 千瓦。

无论采用液冷、热堆叠、还是相变材料，冷却系统都难以深入芯片核心。

在多层堆叠的 3D 封装中，热甚至会被困在中间层，形成“热岛”。

这场与热的斗争，不再只是封装工程的问题，而是整个系统架构的再定义。

斯坦福的新方向：在晶体管上铺“金刚石毯”

在这一背景下，斯坦福大学电气工程与材料科学教授、IEEE Fellow Srabanti Chowdhury 带领的研究团队，提出了一个看似异想天开的方案——

在芯片表面直接生长一层“金刚石毯”。

在金刚石和半导体的边界上，形成了一层薄薄的碳化硅。它充当了热量流入金刚石的桥梁。Mohamadali Malakoutian

金刚石是目前已知热导率最高的固体材料（2200–2400 W/m·K），导热能力是铜的六倍，同时又是电绝缘体。

但它长期无法应用于电子器件的根本原因在于——

传统沉积工艺需要超过 1000°C 的高温，足以摧毁任何一颗先进集成电路。

低温下生长大颗粒多晶金刚石的能力为晶体管散热提供了一种新方法。Mohamadali Malakoutian

斯坦福团队的突破在于：

他们找到了在 400°C 条件下直接在器件表面生长多晶金刚石涂层 的方法。

这种薄层仅几微米厚，却能在距离晶体管几百纳米处高效扩散热量，

就像在芯片表面铺开一层导热毯，把原本集中的热点摊得更均匀。

在他们最早的 氮化镓（GaN）高电子迁移率晶体管（HEMT） 实验中，

这层金刚石“毯”让器件的工作温度下降了 50–70°C，同时功率放大能力提升近五倍。

更令人意外的是——在金刚石与氮化物界面处，自然形成了一层碳化硅（SiC）过渡层。

这层界面“桥梁”显著降低了界面热阻（TBR, Thermal Boundary Resistance），

成为声子传导的加速通道。

换言之，这项工艺不但避开了高温问题，还在微观层面实现了金刚石＋SiC 的天然协同。

从 GaN 到 CMOS：走向三维芯片时代的“热支架”

Chowdhury 团队进一步将这套方法推广至 CMOS 与 3D 堆叠架构。

在斯坦福教授 H.-S. Philip Wong 与 Subhasish Mitra 的合作中，

他们提出了“热支架（Thermal Scaffolding）”的概念：

模拟显示，在双芯片堆叠的仿真中，引入金刚石支架后，温度可降至原来的 1/10。

3D芯片中的计算硅片层数越多，热支架带来的差异就越大。除非采用支架，否则超过五层的AI加速器的温度将远远超过典型的温度极限。

这意味着，芯片内部的散热问题，正在被重新工程化。

与产业的交汇点

这项研究已引起产业界的高度关注。

目前，斯坦福团队正与 DARPA Threads 项目 合作，验证其在 X 波段 GaN 功率放大器中的可行性，

目标是在相同芯片面积上实现 6–8 倍功率密度提升。

同时，TSMC、Applied Materials、Samsung、Micron 等公司

也通过 Stanford SystemX Alliance 参与到该项目中。

这条路线的意义在于：

当封装层的导热优化已趋近极限，芯片内部的热管理，

将成为决定 AI 系统能效比与可靠性的全新变量。

正如作者所言：

“金刚石散热层并不是替代现有方案，而是让整个热路径更短——

让热能在产生的瞬间就被摊开。”

两条路线，一个方向

如果我们把当前的散热创新纵向展开，可以清晰看到产业的两级跃迁：

它们并非竞争关系，而是互为补充——

未来高功率 AI GPU 极可能同时采用两者：

外有 SiC 中介层传导，内有金刚石薄膜摊热。

这正是半导体热管理的未来趋势：

从散热片、热界面材料、再到封装层、器件层，

形成从系统到晶体管的全路径导热工程。

从英伟达的 12 英寸 SiC 中介层，到斯坦福大学的金刚石“毯层”，

我们看到的是同一个信号：

热管理，正在成为 AI 芯片下一场性能革命的起点。

当算力的天花板越来越接近物理极限，

唯有重新定义“热”——才能重新定义“快”。

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